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EvoMap智能体与自动化EvoMap 是面向AI Agent经验复用的基础设施，通过GEP协议组织可复用策略与带验证记录的修复资产，提供市场和质量排序，帮助不同Agent发现、评估及继承已有能力。
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Open Design设计与 3DOpenDesign 是开源设计工作区，可连接本地编程智能体、自带模型密钥或使用云端模型，围绕设计系统生成和编辑原型、网页、演示与图形；本地软件免费与模型服务费用需要区分。
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Kiro编程与开发Kiro 是面向开发者的 AI 工程工具，可将需求整理为规格、架构与任务，通过智能体实现代码，并结合属性测试、执行记忆和开发工具集成支持从规划到代码审查的流程。
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MemoAI音乐与音频MemoAI 是一款 AI 驱动的音视频转文字工具，支持本地化处理，无需上传数据，保障隐私安全。它可将 YouTube 视频、播客及本地音视频文件（如 MP4、MP3、AAC、M4A 等）高效转录为文本，并提供多语言翻译、说话人分离、实时字幕、浮动笔记等核心能力，适用于会议记录、访谈整理、内容学习等场景。
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JAX模型与基础设施JAX 是一个面向加速器的 Python 数值计算库，专为高性能数组计算与大规模机器学习设计，支持在 CPU、GPU 和 TPU 等多种硬件后端上高效执行相同代码。
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AI Short写作与内容AI提示词管理和共享平台，多种场景的快捷指令
分类推荐榜首AAssemblyAI 是面向开发者的语音 AI 平台，提供预录音、实时和短片同步转录 API，并结合说话人、情绪、章节与摘要分析，以及语音智能体、听写和敏感信息处理等能力构建语音应用。
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My Glow Up AI生活与个人My Glow Up AI提供基于自拍的免费分析，无需注册，可生成适合你的发型建议和美容计划。
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Udacity AI学院教育与语言Udacity AI 学院是人工智能课程与学习路径入口，涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理及 AI 产品管理，可按基础和目标选择课程与项目训练。
待评分 · 分类列表推荐闪闪剪是面向口播和短视频营销的 AI 创作平台，可根据文字生成带配音、字幕和画面的成片，提供数字人定制、照片数字人、直播切片与智能剪辑，也面向企业提供 API 和品牌小程序方案。
待评分 · 分类列表推荐arXiv：2610.37881v1 发布类型：新 摘要：深度伪造检测模型虽然整体准确率较高，但在不同人口统计群体之间却表现出显著的性能差异，导致某些群体的假阳性率远高于其他群体。现有的公平性感知方法通过约束模型输出以实现各群体预测的一致性来应对这一问题，但并未解决潜在的特征层面偏见。因此，这些模型仍可能依赖于诸如皮肤纹理等人口统计学特征作为检测篡改内容的间接线索。为了解决这一问题，我们提出了交叉性不变学习（IIL）框架，该框架着重改进特征学习，而非仅仅调整模型输出。IIL通过交替识别最具挑战性的群体划分
arXiv:2610.37731v1 发布类型：新 摘要：模型偏差可能导致单一校准参数无法在整个上下文域内重现物理响应。此外，观测与上下文中的不确定性会影响校准过程，必须予以考虑并加以量化。我们通过根据观测值与目标上下文的接近程度对观测似然进行加权，构建了一族局部后验分布。高斯型局部化权重借助协方差膨胀来纳入上下文不确定性，并在域边界处进行反射处理，同时可选地针对不均匀的上下文采样进行修正。一种条件归一化流通过均摊化的变分推断方法近似该族后验分布。将这些局部后验分布按照预设的上下文测度进行整合，即可得到
arXiv:2610.37796v1 发布类型：新 摘要：近期研究提出，大型语言模型可能将某些概念表示为多维流形，而非单一方向。利用这些流形来解释或引导模型的表征时，通常假设沿流形移动对应于所表征概念的连续变化。在本研究中，我们针对典型的工作日流形检验了这一连续流形假设。尽管其具有引人注目的圆形几何结构，我们发现工作日的表征更像七个按圆周排列的离散状态，而非连续的环状结构。首先，我们证明局部敏感性在七个星期几处各有一个极小值，从而在流形内引导下，表征与行为之间呈现出阶梯式的映射关系。其次，w
arXiv:2610.38069v1 发布类型：新 摘要：短时傅里叶变换（STFT）通过对较长信号的一段短时窗口进行傅里叶变换，从而刻画频率随时间的变化特征。尽管傅里叶变换算法，尤其是快速傅里叶变换（FFT）算法，已得到充分发展以充分利用并行计算的优势，但关于并行短时傅里叶变换算法性能的研究仍较为有限。在本研究中，我们实现了两种并行短时傅里叶变换算法——一种基于FFT，另一种为准并行前馈算法——并对其进行了对比分析。研究发现，在低并发环境下，准并行算法在运行时间上更具优势，而……
arXiv:2610.39017v1 发布类型：新 摘要：分布式共识与一致性协议难以分析，却又是云系统的基础；因此，在部署之前通常需要经过严格的证明与形式化验证。然而，同样的严格标准却很少应用于协议的修改——而这些修改在生产环境中频繁发生，极易危及系统的安全性。本文通过提出一种面向分布式协议的自动优化器——DistOptimize，消除了人为修改带来的安全风险。DistOptimize 将学术界提出的吞吐量优化方法移植到生产环境中使用的框架，并在 Rocq 语言中验证重写后的正确性，同时结合校准与基于 ILP 的搜索实现其自动化应用。
arXiv:2610.39981v1 发布类型：新 摘要：大规模科学工作流运行于分布式高性能计算资源之上，这使得人们难以解释科学数据产品的生成过程，也难以理解为何相似的工作流执行会得到截然不同的结果。现有系统通常只关注分布式工作流的执行或溯源管理，很少将细粒度的溯源视为分布式科学数据产物的固有属性。我们提出了 TRACEs（可追溯的高级容器化执行运行时），这是一种适用于分布式容器化科学工作流的溯源架构，它将数据血统与执行上下文直接嵌入到每一个生成的数据产物中。通过将溯源与工作流编排解耦，TRACEs 将以产物为中心的溯源进行泛化
arXiv:2502.02727v4 发布类型：替换-交叉 摘要：客户端漂移补偿方法能够缓解联邦学习（FL）中数据异构性带来的影响。尽管针对基于随机梯度下降（SGD）的联邦学习，漂移校正已得到充分研究，但其与自适应客户端优化器之间的相互作用仍缺乏深入理解。诸如Adam等自适应优化器会根据过去梯度的运行平均值来构建每次更新，因此仅对最终更新方向进行校正，将无法改变这些平均值及其所包含的漂移。我们提出了联邦自适应梯度校正（{\tt FA-GC}），该方法在梯度进入这些运行平均值之前即对其进行校正，并将其与联邦自适应朴素跟踪（{\tt FA-NT}）进行了对比——后者是在最终更新方向上添加校正。我们证明，在一种理想情况下
arXiv:2610.36432v1 发布类型：新 摘要：同形异义字符与不可见字符水印均属于基于编辑的水印技术。它们并非改变模型生成文本的方式，而是在文本生成之后将其隐藏于其中。具体而言，这些水印会用外观相同或极为相似但拥有不同Unicode码点的同形异义字符替换部分字符，或者插入一些不会显示的字符，且整个过程无需访问生成该文本的模型。由于分词器对文本的切分方式，生成时水印在资源匮乏的语言上表现较差。鉴于这类水印作用于单个字符，它们并不会触及分词器，因此我们不禁要问：它们是否能够绕过这一局限？我们在24种文字体系下的40种语言变体中，测量了其容量（即每个字符所能承载的隐秘信息位数），以及其中有多少……
arXiv：2610.35877v1 发布类型：新 摘要：改变部署策略可能会使世界模型的不确定性失效，而同时保持物理转换机制和预测器不变。对于一步预测而言，如果源域与目标域的条件机制 $P(Y|X)=Q(Y|X)$ 相同，则该干预可通过预结果度量的变化 $w(X)=dQ_X/dP_X$ 来识别。对于受策略控制的动力学系统，这一比率可分解为状态占用率与动作倾向性两部分。加权保形校准能够将边际覆盖率迁移至目标分布；在估计出比率 $\hat w$ 的情况下，有 $P_Q\{Y \in C_{\hat w}(X)\} \ge 1-\alpha-TV(Q,\hat Q) \ge 1-\alpha-E_P|w-\hat w|$。源域与目标域分类器的总体对数损失遗憾同样界定了这一比率误差。若 $h$ 是其剪切
arXiv:2610.36709v1 发布类型：新 摘要：推理型语言模型通过撰写长长的思维链条来解答数学问题，而针对每个问题采样多条链条并以多数投票的方式提高准确率，却会大幅增加生成文本的开销。一种常见的降本方法是根据模型对其所写每个标记的置信度为每条链条打分，这里的“标记”指一个词或词的一部分。该方法将这种置信度在滑动窗口内（2048个标记）进行平均，并依据最低平均值决定保留或终止链条。我们将逐标记记录的置信度视为一种类似于音频或无线电信号的信号，并借助频谱分析、统计检验等标准信号处理工具来检测其中是否出现突变。我们从……中为500道题目各采样了16条链条。
arXiv：2610.31955v1 发布类型：新 提要：Anthropic 的最新研究提出了一种名为“雅可比透镜”（J-lens，Gurnee 等人，2026）的新可解释性工具。该方法在前沿语言模型的隐藏状态中识别出一些线性方向，这些方向表现出类似工作记忆表征的特性。然而，尚不清楚究竟是哪些机制特性使这类特征能够被 J-lens 检测到。为此，我们提出了 J-lens 的数学理论，并证明它倾向于识别相干特征——即那些类似于主导、在空间上具有连贯性的李雅普诺夫模态的方向。沿着这些方向施加微小扰动时，其放大效应会逐层传递，在各个标记位置大致保持不变，并且在不同上下文中也具有一致性。尽管 w
arXiv:2610.34419v1 发布类型：新 摘要：基于有向无环图（DAG）的拜占庭容错（BFT）协议通过用并行的区块提案取代单主节点的提案路径，并借助共享图结构将这些提案相互连接，从而在共识设计上实现了重大转变；其中，引用机制用于编码共识证据。然而，在异构广域网（WAN）环境下，现有方案由于拖后腿效应而面临轮次延长和性能下降的问题。其根本原因在于僵化的轮次推进机制：各副本以同步的方式按固定轮次推进，必须等待前一轮中足够多的引用后才能继续前进。我们提出了一种适用于异步BFT共识的灵活DAG扩展框架。我们的关键观察是：尽管引用法定人数对于安全性和活性至关重要，但并不需要在每一轮推进时都予以阻塞；相反，连通性r
arXiv：2610.32101v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLMs）会表现出模式坍缩现象，即其输出分布集中于熟悉的语义模式。当多样性消失时，反复采样便沦为语义上的重复，而非新的发现，导致那些罕见但更优的解决方案难以浮现，从而使模型的自我进化与持续学习难以维持。大多数应对措施仅在推理阶段发挥作用，通过调整采样结果来实现多样性，却并未将多样性真正内化为模型的一项能力。我们提出了 PRISM，一种在训练阶段就将多样性内化的框架。PRISM 结合了：(i) 子模性策展机制，为每个提示配以多样且正确的多教师解；以及 (ii) 随机嵌入调制，将特殊标记的扰动转化为 impl
arXiv:2610.33063v1 发布类型：新 摘要：部署后的视觉模型会自动接受置信度较高的预测，因此高置信度错误会在不知不觉中传播。作为标准的故障预测指标，最大 softmax 概率（MSP）存在一个结构性盲点：作为一种从分类器头部读取的标量，它对与其置信度梯度正交的特征变化在一阶上是“视而不见”的。通过对特征空间检测器进行因子分析，我们发现了一条条件冗余原则，用以解释为何这些检测器无法有效补充 MSP：它们所衡量的类别可分性几何结构实际上早已被编码在 MSP 中，并且在融合后会完全失效。最终幸存下来的信号，是位于流形外残差上的类别条件典型性——而由于这一残差的分布因骨干网络的不同而异，从接近高斯分布到重尾分布不等。
arXiv：2610.34914v1 发布类型：新 提要：高性能通用矩阵乘法（GEMM）的实现依赖于将GEMM分解为经过精心选择的分块，以达到峰值性能。我们提出了一种名为Waypoint的新分析模型，用于针对给定的硬件和输入矩阵形状自动确定最优的分块大小。Waypoint通过捕捉所有架构效应——包括与存储层次结构的交互、指令级并行以及多线程——来估算特定分块选择所能达到的性能。以这些估算值为代理，我们在可能的分块大小空间中进行搜索，从而找到能够最大化性能的分块尺寸。此外，Waypoint还有助于硬件设计人员在实验性硬件优化方案上估算其实际性能。
arXiv：2610.34521v1 发布类型：新 摘要：主流运行时上的 Actor 框架纷纷宣称支持 Erlang/OTP 式的监督机制，但 OTP 的一致性契约假定使用的是同步的单线程监督器，而端口则将这一假设的缺失视为未加审视的风险。我们对照已锁定版本的 OTP 官方文档与源码原文，逐一检验了各项监督保障；同时，还基于三个其他 Rust Actor 框架在固定版本下的源码进行了比对，并参考了有关 Actor 模型的文献，记录下每项设计决策背后的依据。通过盲目的对抗性审计与跨框架研究，我们发现了 24 类缺陷，其中 8 类可归结为同一个根本原因：即通过显式机制重新构建了同步监督器所隐含的原子性。我们提出了一种监督运行时 th
arXiv:2610.32189v1 发布类型：新 摘要：无监督多变量时间序列异常预测（AP）旨在根据当前观测值估计未来的异常风险，为复杂系统中的主动干预与维护提供早期预警信号。现有的无监督AP方法遵循基于扰动的范式，即在历史窗口中注入预定义或随机的扰动，以模拟异常的未来演化。然而，这些方法在不同变量和情境之间共享同一类扰动，并学习一种确定性的历史到未来的演化模式。实际上，异常演化具有变量和情境依赖性：同样的扰动在某一变量或情境下可能被放大为异常的未来动态，而在另一情境下却可能被吸收为正常的波动。
arXiv:2610.33006v1 发布类型：新 摘要：基于Transformer的大型语言模型（LLMs）在上下文长度增加时会带来巨大的计算与内存开销，这促使人们研究在推理前将上下文压缩为更短表示的方法。现有的软提示压缩方法通常采用与目标模型相同的Transformer主干架构，而在生成压缩表示的过程中会产生显著的延迟开销。这使得这些方法仅适用于离线场景——即上下文被一次性压缩后，在多次查询中重复使用。我们提出了Boa压缩器，这是一种即插即用的在线上下文压缩器，基于Mamba状态空间模型（SSM）构建，能够在一次线性时间的遍历中编码任意长度的上下文，并生成一个可用于后续条件化的表示……
arXiv:2610.31981v1 发布类型：新 基本摘要：在最简单的非欧几里得流形——一维平坦环面上，我们展示了一种分布，在该分布下，一种近期提出的黎曼流匹配扩展方法能够通过一个将样本从数据分布中推开的速度场实现全局最优。我们将这种失效模式归因于我们称之为“兼容性”的性质：基于似然的流匹配目标若具备兼容性，则其总体最小化解能够恢复由数据与耦合所诱导的边际速度场。我们给出了兼容性的通用条件，并将其应用于现有方法，同时以在兼容性条件下趋于零的残差项为基准，对最坏情况下的误差进行了界定。此外，我们指出，现有的兼容性目标会在紧致流形上对那些不可行的速度施加密度约束。
arXiv：2610.33027v1 发布类型：新 摘要：下一个标记预测（NTP）仅奖励紧随其后的那个标记，而对所有其他可能的候选标记均予以惩罚。然而，自然语言往往存在多种表达相同意义的方式。我们提出了一种名为 Conceptizer 的训练框架，它在下一个标记预测的基础上，额外引入了针对语义的奖励机制。Conceptizer 采用一个固定且与模型无关的约 9,000 个概念词汇表，该词汇表由上下文中的同义词构建而成，用以作为语义的基本单位，与作为文本基本单位的标记并列使用。它将每个下一个标记的分布映射为一个概念分布，并在目标语义的所有可能表述之间共享相应的奖励。这一方法能够在不增加模型参数的前提下，提供概念级别的训练信号。在应用于包含 10 亿至 80 亿参数的三类模型时，Conceptizer 实现了最低的保留集 NTP 对数困惑度。
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